Estoy buscando un poco de mediano y largo longitud de los documentos/páginas web/etc acerca de la minería de datos, específicamente donde un conjunto de datos es explorado en profundidad de la preparación de los datos a través del modelo final. Estoy particularmente interesado en los debates sobre la aplicación de la máquina de aprendizaje algos y también básico de modelado de datos. Un ejemplo sería el de Luis Torgo del libro "la Minería de Datos con R'. Cualquier sugerencia se agradece.
Respuestas
¿Demasiados anuncios?Aquí es un buen lugar para empezar:
Top 10 de los Algoritmos de Minería de Datos
No tanto en términos de la preparación de los datos, pero un montón de aplicaciones. Y un montón de buenos enlaces a documentos pertinentes para leer.
El símbolo de intercalación paquete de R tiene un conjunto de cuatro viñetas que caminar a través de la aplicación de diversos datos de las tareas de preparación, de aprendizaje supervisado de los algoritmos de selección de características, y las visualizaciones de datos a partir de algunos crudos datos de ejemplo.
Aunque el foco está en cómo hacer estas cosas usando la funcionalidad proporcionada por el signo de intercalación sí, aún así es de aplicación general y bastante buena lectura para proyectos del mundo real.
Aquí están los enlaces directos a los cuatro PDF viñetas:
Retirar el Kaggle.com blog, donde los ganadores discutir sus enfoques a la solución de minería de datos de la competencia. Usted puede ir de nuevo a la kaggle.com sitio web para obtener la descripción y los datos y probarlo por ti mismo.
Te recomiendo los artículos de libre Journal of Statistical Software.
Usted puede encontrar diferentes aplicaciones de la minería de datos/aprendizaje de la máquina junto con el análisis de los datos reales de los ejemplos. La mayoría de los artículos son sobre R de paquetes, así que usted también puede, simultáneamente, realizar su análisis en R. Artículos en la revista también incluye código R y paquetes en R se incluyen los datos.
Todos los datos son analizados en profundidad por lo que es muy digno de origen para mí.